Automated traffic sign change detection using low-cost LiDAR scans and unsupervised machine learning
Current practices in traffic sign monitoring heavily rely on manual inspections, a method that is both time-consuming and prone to human error. This leads to inefficiencies in the management and maintenance of these critical roadside assets. The objective of this work is to overcome these limitation...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | International journal of remote sensing Jg. 45; H. 13; S. 4449 - 4473 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Taylor & Francis
02.07.2024
Taylor & Francis Ltd |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0143-1161, 1366-5901, 1366-5901 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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